Tầm quan trọng của màu sắc trong phân tích trực quan hóa dữ liệu

Trong lĩnh vực phân tích và trực quan hóa dữ liệu, màu sắc đóng vai trò then chốt, vượt xa khỏi chức năng thuần túy thẩm mỹ. Màu sắc trở thành một công cụ truyền thông mạnh mẽ, có khả năng mã hóa thông tin phức tạp, có thể tạo ra góc nhìn phân cấp qua thị giác và thúc đẩy tương tác người dùng một cách hiệu quả. Việc áp dụng lý thuyết màu sắc và tâm lý nhận thức vào thiết kế trực quan hóa dữ liệu có thể nâng cao đáng kể khả năng tiếp nhận và xử lý thông tin của người xem.

Về mặt sinh lý học, màu sắc kích thích các tế bào nón trong võng mạc, tạo ra phản ứng thần kinh nhanh chóng và mạnh mẽ. Điều này giải thích tại sao các biểu đồ và đồ thị sử dụng bảng màu được thiết kế cẩn thận có thể thu hút sự chú ý ngay lập tức và duy trì sự tập trung của người xem. Ví dụ, trong một biểu đồ nhiệt, việc sử dụng gradient màu từ lạnh đến nóng (như xanh dương đến đỏ) có thể nhanh chóng truyền đạt mức độ cường độ của dữ liệu mà không cần đến chú thích phức tạp.

Fig. 18 Biểu đồ nhiệt (heatmap) minh họa cho việc sử dụng gradient màu từ xanh dương (lạnh) đến đỏ (nóng). Biểu đồ này giúp truyền tải mức độ cường độ của dữ liệu một cách trực quan, không cần chú thích phức tạp.

Hơn nữa, màu sắc còn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra hệ thống phân cấp thông tin và hướng dẫn người xem qua các lớp dữ liệu phức tạp. Bằng cách sử dụng các nguyên tắc như tương phản màu sắc, độ bão hòa, và độ sáng, nhà phân tích dữ liệu có thể tạo ra sự phân biệt rõ ràng giữa các nhóm dữ liệu, làm nổi bật xu hướng quan trọng, và điều hướng sự chú ý của người xem đến những thông tin then chốt…. Tuy nhiên, việc sử dụng màu sắc trong trực quan hóa dữ liệu đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng về các yếu tố như khả năng tiếp cận (accessibility), truyền thống, văn hóa, bối cảnh. Ngoài ra, khi trực quan hóa dữ liệu cũng cần lưu ý đến việc chọn bảng màu phù hợp cho những đối tượng mù màu và cũng phải tuân theo quy định trong những trường hợp đặc biệt.

Fig. 19 Tầm quan trọng của việc biểu diễn màu sắc trong phân tích trực quan hóa dữ liệu (Nguồn: The Big Book of Dashboards).

Sequential Color

Sequential Color (màu sắc tuần tự) trong trực quan hóa dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ giúp biến đổi thông tin số thành hình ảnh trực quan dễ hiểu. Bằng cách sử dụng sự chuyển đổi màu sắc từ nhạt đến đậm hoặc từ sáng đến tối, bảng màu này cho phép người xem nhanh chóng nắm bắt được xu hướng và mức độ của dữ liệu định lượng. Sự biến đổi màu sắc liên tục này không chỉ giúp truyền tải thông tin một cách hiệu quả mà còn tạo ra một trải nghiệm thị giác hấp dẫn, giúp người xem dễ dàng nhận biết sự tăng giảm của dữ liệu mà không cần đọc từng con số cụ thể. Đây là một kỹ thuật quan trọng trong việc làm cho dữ liệu phức tạp trở nên dễ tiếp cận và hiểu được đối với mọi đối tượng người xem.

Fig. 20 Tỉ lệ thất nghiệp theo các tiểu bang (Nguồn: The Big Book of Dashboards).

Diverging Color

Diverging Color - hay còn gọi là màu sắc phân kỳ - là một công cụ trực quan hóa dữ liệu được thiết kế đặc biệt để biểu thị thông tin có điểm trung tâm hoặc giá trị tham chiếu. Bằng cách sử dụng sự chuyển đổi màu sắc từ một sắc thái này sang một sắc thái khác thông qua một màu trung gian, bảng màu này cho phép người xem nhanh chóng nhận biết sự phân bố và mức độ khác biệt của dữ liệu so với điểm tham chiếu. Đây là một phương pháp hiệu quả để truyền tải các khái niệm về sự tương phản, đối lập hoặc độ lệch trong dữ liệu, giúp người xem dễ dàng nắm bắt được những thông tin quan trọng và xu hướng trong tập dữ liệu phức tạp mà không cần phải đi sâu vào từng con số cụ thể.

Fig. 21 Tổng lợi nhuận theo từng bang (Nguồn: The Big Book of Dashboards).

Categorical Color

Categorical Color (màu sắc phân loại) là một kỹ thuật quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu, được sử dụng để phân biệt các nhóm hoặc danh mục dữ liệu không có thứ tự cụ thể. Bằng cách áp dụng các màu sắc khác biệt rõ rệt cho từng nhóm, phương pháp này giúp người xem nhanh chóng nhận diện và phân biệt các loại dữ liệu khác nhau trong một biểu đồ hoặc đồ thị. Việc lựa chọn màu sắc cần được cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo sự tương phản và dễ nhìn, đồng thời tránh gây nhầm lẫn hoặc khó khăn cho người có vấn đề về thị giác. Sử dụng màu sắc phân loại hiệu quả không chỉ làm tăng tính thẩm mỹ của trực quan hóa mà còn cải thiện đáng kể khả năng truyền đạt thông tin, giúp người xem dễ dàng nắm bắt và ghi nhớ các thông điệp quan trọng từ dữ liệu.

Fig. 22 Số lượng bán ra của từng loại sản phẩm (Nguồn: The Big Book of Dashboards).

Highlight Color

Highlight Color (màu sắc nhấn mạnh) được sử dụng để thu hút sự chú ý của người xem đến những thông tin quan trọng nhất. Bằng cách sử dụng màu sắc có độ tương phản cao so với màu nền hoặc các phần tử xung quanh, kỹ thuật này giúp làm nổi bật các điểm dữ liệu, xu hướng hoặc thông tin cụ thể mà người tạo biểu đồ muốn nhấn mạnh. Việc sử dụng màu sắc nhấn mạnh một cách chiến lược không chỉ giúp định hướng sự chú ý của người xem mà còn tăng cường khả năng truyền đạt thông điệp chính của dữ liệu. Tuy nhiên, cần sử dụng kỹ thuật này một cách cân nhắc để tránh gây rối mắt hoặc làm mất đi tính toàn vẹn của toàn bộ trực quan hóa.

Fig. 23 Làm nổi bật khả năng chi tiêu về du lịch của người Anh thấp hơn so với châu Âu (Nguồn: Gary Collins).

Alerting Color

Alerting Color (màu sắc cảnh báo) thu hút sự chú ý đến những thông tin cần được xử lý ngay lập tức. Bằng cách sử dụng các màu sắc mạnh mẽ và có tác động tâm lý như đỏ hoặc cam, kỹ thuật này giúp người xem ngay lập tức nhận biết được các tình huống bất thường, lỗi hoặc vấn đề cần được giải quyết gấp. Việc lựa chọn và sử dụng màu sắc cảnh báo cần được cân nhắc kỹ lưỡng để đảm bảo hiệu quả mà không gây ra sự lo lắng không cần thiết hoặc làm giảm tác dụng của cảnh báo do sử dụng quá mức. Khi được áp dụng đúng cách, màu sắc cảnh báo có thể cải thiện đáng kể khả năng phản ứng nhanh và ra quyết định kịp thời dựa trên dữ liệu.

Fig. 24 Màu sắc cảnh báo thường là các màu sắc mạnh mẽ và có liên kết tâm lý với sự cảnh báo, như đỏ hoặc cam (Nguồn: The Big Book of Dashboards).

Note

Việc hiểu rõ về các loại màu sắc, tâm lý màu sắc, và cách áp dụng chúng một cách chiến lược trong trực quan hóa dữ liệu là kỹ năng thiết yếu đối với bất kỳ ai làm việc với dữ liệu. Việc nắm vững kiến thức này không chỉ giúp tạo ra các biểu đồ đẹp mắt mà còn đảm bảo thông tin được truyền tải một cách chính xác, dễ hiểu và có tác động mạnh mẽ.